练习 - 创建 HorizontalPodAutoscaler

15 分钟

练习 - 缩放应用程序

创建 AKS 群集

你需要先创建具有所需资源的 AKS 群集，然后才能开始缩放应用程序。

使用要将资源部署到的帐户登录到 Azure Cloud Shell，然后选择“Bash”作为运行的 shell。
使用 az group create 命令创建资源组。以下示例在 eastus 位置创建一个名为 myResourceGroup 的资源组：
```
az group create --name myResourceGroup --location eastus
```
使用 az aks create 命令创建 AKS 群集。以下示例将在 myResourceGroup 资源组中创建一个名为 myAKSCluster 的群集。该群集有一个节点，并使用 Standard_DS2_v2 VM 大小。
```
az aks create --resource-group myResourceGroup --name myAKSCluster --node-count 1 --node-vm-size Standard_DS2_v2 --enable-app-routing --generate-ssh-keys
```
该命令需要几分钟时间才能完成。

使用 az aks get-credentials 命令获取群集的凭据。

az aks get-credentials --resource-group myResourceGroup --name myAKSCluster

验证群集是否正在运行，以及是否可以使用 kubectl get nodes 命令连接到该群集。
```
kubectl get nodes
```
该命令应返回一个状态为 Ready 的节点。

部署应用程序资源

有了群集后，即可将应用程序部署到该群集。

部署应用

使用 kubectl create namespace 命令创建应用程序命名空间。
```
kubectl create namespace hpa-contoso
```

在 Cloud Shell 编辑器中创建名为 deployment.yml 的新文件，并将以下 YAML 代码粘贴到该文件中：

apiVersion: apps/v1
kind: Deployment
metadata:
  name: contoso-website
  namespace: hpa-contoso
spec:
  replicas: 1
  selector:
    matchLabels:
      app: contoso-website
  template:
    metadata:
      labels:
        app: contoso-website
    spec:
      containers:
        - name: contoso-website
          image: mcr.microsoft.com/mslearn/samples/contoso-website
          resources:
            requests:
              cpu: 100m
              memory: 128Mi
            limits:
              cpu: 250m
              memory: 256Mi
          ports:
            - containerPort: 80

保存文件。
使用 kubectl apply 命令将应用程序部署到群集。
```
kubectl apply -f deployment.yml
```
输出应类似于以下示例输出：
```
deployment.apps/contoso-website created
```

创建 DNS 区域并部署入口资源

使用 az network dns zone create 命令创建 Azure DNS 区域。以下示例将创建名为 contoso-website.com 的 DNS 区域：
```
az network dns zone create --resource-group myResourceGroup --name contoso-website.com
```

使用 az network dns zone show 命令获取 DNS 区域的资源 ID，并将输出保存到名为 DNS_ZONE_ID 的变量。

DNS_ZONE_ID=$(az network dns zone show --resource-group myResourceGroup --name contoso-website.com --query id --output tsv)

更新应用程序路由群集加载项，以使用 az aks approuting zone 命令启用 Azure DNS 集成。

az aks approuting zone add --resource-group myResourceGroup --name myAKSCluster --ids=${DNS_ZONE_ID} --attach-zones

在 Cloud Shell 编辑器中创建名为 ingress.yml 的文件，并将以下 YAML 代码粘贴到该文件中。请确保将 <dns-zone-name> 占位符替换为 DNS 区域的名称。

apiVersion: networking.k8s.io/v1
kind: Ingress
metadata:
  name: contoso-website
  namespace: hpa-contoso
  annotations:
spec:
  ingressClassName: webapprouting.kubernetes.azure.com
  rules:
  - host: <dns-zone-name>
    http:
      paths:
      - backend:
          service:
            name: contoso-website
            port:
              number: 80
        path: /
        pathType: Prefix

保存文件。
使用 kubectl apply 命令将入口资源部署到群集。
```
kubectl apply -f ingress.yml
```
输出应类似于以下示例输出：
```
ingress.networking.k8s.io/contoso-website created
```

创建服务资源

在 Cloud Shell 编辑器中创建名为 service.yml 的文件，并将以下 YAML 代码粘贴到该文件中：

apiVersion: v1
kind: Service
metadata:
  name: contoso-website
  namespace: hpa-contoso
spec:
  type: ClusterIP
  ports:
    - port: 80
      targetPort: 80
  selector:
    app: contoso-website

保存文件。
使用 kubectl apply 命令将服务资源部署到群集。
```
kubectl apply -f service.yml
```
输出应类似于以下示例输出：
```
service/contoso-website created
```

创建 HorizontalPodAutoscaler

在 Cloud Shell 编辑器中创建名为 hpa.yml 的文件，并将以下 YAML 代码粘贴到该文件中：
```
apiVersion: autoscaling/v2
kind: HorizontalPodAutoscaler
metadata:
  name: contoso-website
  namespace: hpa-contoso
spec:
  scaleTargetRef:
    apiVersion: apps/v1
    kind: Deployment
    name: contoso-website
  minReplicas: 1
  maxReplicas: 10
  metrics:
    - type: Resource
      resource:
        name: cpu
        target:
          type: Utilization
          averageUtilization: 20
    - type: Resource
      resource:
        name: memory
        target:
          type: Utilization
          averageUtilization: 50
```
需要指出的是，scaleTargetRef 键必须与创建的部署资源相同。在此示例中，你创建的部署将 apiVersion 作为 apps/v1，且其名称为 contoso-website。此 HPA 配置为查询本机 CPU 指标。如果此指标在指定时间段内超过平均值 20%，则会在单元中横向扩展部署。用于计算此指标的算法是基于下面这个数学方程式：
```
desiredReplicas = ceil[currentReplicas * ( currentMetricValue / desiredMetricValue )]
```
minReplicas 和 maxReplicas 键定义部署可以拥有的最小和最大副本数目。 metrics 键定义 HPA 查询用于缩放部署的指标。在此例中，HPA 会查询 CPU 和内存指标。如果 CPU 指标超过 20%，或者内存指标超过 50%，HPA 将横向扩展部署。
保存文件。

使用 kubectl apply 命令创建 HPA。

kubectl apply -f hpa.yml

输出应类似于以下示例输出：

horizontalpodautoscaler.autoscaling/contoso-website created

检查结果

使用 kubectl get hpa 命令查询 HPA 的指标和使用情况。
```
kubectl get hpa --namespace hpa-contoso
```
输出应类似于以下示例输出：
```
NAME              REFERENCE                    TARGETS          MINPODS   MAXPODS   REPLICAS   AGE
contoso-website   Deployment/contoso-website   0%/20%, 0%/50%   1         10        1          83s
```
请注意 TARGETS 列。它显示 HPA 中定义的指标的当前使用情况。在此例中，CPU 使用率为 0%，内存使用率为 0%。这是因为应用程序未收到任何流量。

注意

HPA 可能会在最初的几秒钟显示 unknown 指标，因为它正在尝试访问指标 API 来从服务器提取这些指标。

继续